“いつ、どこで、何が、誰によって、何個、どうした”でさえ「見える化」できていないのに・・”ナゼ？”に答えられるわけない

最近はIotとかインダストリアル4.0とかビッグデータに光が当たっているように思うが・・実際は、3兆円を超す事業規模をもつ超がつく大企業でさえ5W2Hデータはなかなか揃わないものです

“いつ、どこで、何が、誰によって、何個、どうした”でさえ”見える化”できていないのに・・”ナゼ？”に答えられるデータ分析ができるわけがない

弊社では予測、最適化、機械学習技術を使って製造業、流通業、ホテル旅館などがお困りのコトをデータサイエンスで解決するコトを生業にしている

しかし、驚いたことに商品やサービスに秀でている会社は（だから成長し、儲けておられるのだが）”いつ、どこで、何が、誰によって、何個、どうした”でさえ見える化できていないケースが多い

実際に、図体は1兆円を超えているのに月次で「営業利益」を見える化しないで粗利で経営しているのに勝ち残っている会社さんもある

前向きにとらえるとビッグデータ解析で予測したり、最適化したりする前に”いつ、どこで、何が、誰によって、何個、どうした”をグローバルに整理して、見える化する戦術と戦術チームを率いて

短期間（といっても1年以上）でこれを実現しようとプロジェクトを組成することになる例が多い。

この際に起きるのは、はじめのうちは”いつ、どこで、何が、誰によって、何個、どうした”をグローバルに整理していくことに意義を感じているのだが・・

人間というのは業が深い生き物で『”なぜ”売上総利益が下がってきたのか？理由が知りたい』といいだすメンバーが生まれる
本来は探求心が旺盛ということで、良いことなので『何のため、誰の為』に”なぜ”に答えが必要なのか確認してみる・・
すると、
「とりあえず役員からの質問に回答するのに必要です」とか
「異常値と判定されると、”なぜ”異常値が生まれたのか？と聞かれるので・・」
「”いつ、どこで、何が、誰によって、何個、売れた”が見える化しても、改善するのに”なぜ”その金額が売れたのかがわからないと打ち手がでてこないので・・」
などとあまり具体的ではない回答がくることになる

そもそもデータがないから工場や営業所の出荷実績、在庫金額などを経営者が見たいときに見えない
粒度があわないから集計できない
工場と営業所でダブって在庫や出荷データを計上している瞬間があり、月末か月初に修正しないといけない
こんなレベルで悩んでいるのに・・・
多変量解析だ、最適化計算だ、機械学習だといってみても虚しい

こんなときは、データで何をしたいのか？ストーリーをハッキリさせることからスタートする